Pronósticos

Me puedes ayudar con algo sobre pronósticos o predicciones usando la estadística de excel

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Para hacer predicciones de cierta validez estadística yo considero cuatro métodos básicos:
- Medias móviles
- Alisado exponencial
- Regresión lineal
- Modelos autorregresivos (ARIMA)
Los tres primeros pueden construirse en Excel pero el cuarto necesita de algún complemento para funcionar además de ciertos conocimientos estadísticos, ya que dependen mucho de la interpretación del analista.
Lo mejor que he visto sobre el tema es un libro llamado Business Analysis with Microsoft Excel (2nd Edition), Editorial Que.
Su página web es www.quehelp.com
Yo lo compré en Amazon, ahora sería un buen momento que el dólar está muy bajo.
A parte de otros temas interesantes le dedica un capítulo a la predicción de series con Excel y la web permite descargar unos complementos estadísticos para el Excel (aquí pide tener el libro para poder descargarlo).
La verdad es que es un tema complejo, pero se pueden conseguir cosas interesantes con bastante fiabilidad.
Bueno, coméntame con más detalle qué es lo que necesitas (datos de base, duración de la predicción,...) y la base estadística que tienes y te voy contestando como pueda.
Lo que necesito es obtener las diferencias estadísticas o matemáticas entre esta serie de números que pertenecen a unas ventas
Es decir las ventas de todas las sucursales empezaron el primer trimestre con 4000 pero después varían quiero obtener esas dif a través de tendencias, pronósticos, estimaciones
1. 4000 14000 20000 22000
2. 4000 8000 14000 22000
3. 4000 8000 16000 20000
4. 4000 10000 20000 24000
5. 4000 10000 14000 16000
6. 4000 10000 18000 20000
7. 4000 12000 14000 18000
8. 4000 12000 14000 20000
9. 4000 12000 16000 22000
Parece que lo que tienes aquí no es tanto una estimación del comportamiento futuro de una serie como una comparación estadística de distintas series.
Si quieres hacer proyecciones de ventas, estadísticamente necesitas un mayor número de datos para que la estimación sea significativa. Alternativas para esto serían conseguir más años o tener los datos del año en meses o incluso semanas. La norma fundamental en la estimación es: más datos=más precisión.
En tu caso con los datos que tienes se me ocurren dos tipos de análisis:
Primero es importante construir la media de ventas por trimestre. Eso daría:
4000 10667 16222 20444
Luego puedes construir un ratio de crecimiento compuesto, más comúnmente conocido por sus siglas en inglés CAGR (Compound Annual Growth Rate). La fórmula sería: (último dato/primer dato)^(1/3)-1
Para la primera sucursal el ratio es del 77%. La interpretación es que las ventas de la sucursal crecen de media un 77% cada trimestre (me parece mucho, ¿no estarás usando las medias acumuladas?).
Luego puedes comparar el CAGR de cada sucursal con la media de todas y te indicará quien crece significativamente más o menos que el resto.
La otra medida que puedes usar es la desviación típica, DEVEST en Excel. Esta es una medida de dispersión y se calcularía para cada trimestre. Cuanto más alto es el estadístico respecto a cero significa que las muestras están muy separadas entre sí.
Bueno, no me enrollo más y espero a que me comentes si es lo que estás buscando o no.
Cuando dices que tengo que comparar el CAGR de cada sucursal con la media de todas, te refieres a que tengo que restarle el resultado de CAGR al resultado de la media
Me podrías dar más detalles sobre estos dos procedimientos o recomendarme una página donde los expliquen o pueda encontrar ejercicios
Por tu dedicación gracias
Saludos del richard
Efectivamente, el CAGR es el mismo, ya que sólo considera el primer valor y el último de la serie, suponiendo un crecimiento medio en cada intervalo.
Existe un procedimiento alternativo que supone calcular el crecimiento intertrimestral:
(Trimestre actual-Trimestre anterior)/Trimestre anterior
Luego puedes comparar el crecimiento de cada sucursal con el crecimiento medio.
Efectivamente, para comparar el CAGR de cada sucursal le restas el CAGR de la media. En la primera sucursal la diferencia es de 4 puntos porcentuales (p.p.)
El CAGR es un promedio de los crecimientos de la serie, así un CAGR del 10% en cuatro años indica que cada año se ha crecido un 10% de media respecto al anterior.
Algunos links sobre el CAGR:
http://www.investorwords.com/666/CAGR.html
http://www.investopedia.com/articles/analyst/041502.asp
En cuanto a la desviación típica, un valor cercano a cero indica que las ventas de las sucursales están muy próximas a la media (poca dispersión). Cuanto mayor sea el valor de la desv. Indicará sucursales alejadas por encima o por debajo de la media. Por ejemplo la desv típica del segundo trimestre es 2000, lo que indica que las sucursales se desviaron de la media en unas 2000 unidades.
Algunos links:
http://www.cnice.mecd.es/Descartes/Estadistica/Estadistica_descriptiva/Dispersion.htm
http://ftp.medprev.uma.es/libro/node22.htm
http://halweb.uc3m.es/esp/Personal/personas/marrazol/estadistica/Tema-3.doc
Bueno, para más aclaraciones, ya sabes...
4 14 20 22 77% 5%
4 8 14 22 77% 5%
Obtuve el resultado de las dos primeras sucursales y es el mismo
Se puede obtener un factor que mida los crecimientos de la serie de trimestre en trimestre es decir de 4 a 14 de 14 a 20 y de 20 a 22
Por tu dedicación gracias
Saludos del richard
Y no existe un método parecido a estos que con las ventas del 1er, 2o y 3er
Trimestre pueda pronosticar o acercarme al valor del 4o
La fórmula más sencilla sería emplear la función PRONOSTICO. Para ello señalas cada trimestre con un número (1, 2, 3, 4, 5...)
En la fila 1.
Debajo de cada trimestre pones las ventas de cada sucursal.
Si quieres estimar el cuarto trimestre de la primera sucursal puedes usar esta fórmula:
=PRONOSTICO($E$1;B2:D2;$B$1:$D$1)
$e$1 tendría valor 4 (4ºtrim)
B2:D2 es el rango donde están los valores de la primera sucursal.
$B$1:$D$1 son los trimestres (1, 2 y 3)
La fórmula la puedes copiar hacia abajo para el resto de las sucursales (por eso ponía los signos de $ en los trimestres).
Algunos comentarios sobre este método:
- Se basa en calcular la tendencia de la serie y la utiliza para conseguir el siguiente valor.
- Es más fiable cuantos más valores tenga la serie. Tres trimestres es muy poco, por eso la estimación es bastante mala. Nuevamente, si puedes ponerlo en meses tendrás más fiabilidad.
Método alternativo: medias móviles. Se trata de hacer una hipótesis de que las ventas del último trimestre son la media de las ventas de N trimestres anteriores.
Para poder usarlo, la serie no debe tener tendencia. Por lo que debes seguir los siguientes pasos:
1º quitas la tendencia construyendo una tabla auxiliar donde calculas las diferencias de cada trimestre (el primero lo dejas como está). En la primera sucursal, la serie sería:
4000 10000 6000
2º calculas el cuarto trimestre como media de los tres anteriores, por lo que el cuarto trim. Estimado sería 6667
3º vuelves a construir la serie original, volviendo a sumar las diferencias (4000+ 10000+6000+6667). El resultado (26667)sería el cuarto trimestre estimado
Este método es más fiable en casos como el tuyo, con pocos valores para la estimación.
La media móvil pertenece a un conjunto de métodos de estimación denominados métodos naive o métodos sencillos.
Te recomiendo que leas la siguiente página donde encontrarás más métodos y sus fundamentos teóricos. Creo que también tienen ejemplos. Conviene conocer bien el método de predicción que decidas usar para evitar errores de bulto.
http://www.uam.es/personal_pdi/economicas/rmc/prevision/prevision.htm
Si las medias móviles es un método que se apeoxima más a lo que estoy usando
Porque los resultados de las fórmulas se aproximan más a los resultados con el método de pronósticos
Por lo que yo he calculado, las medias móviles obtienen mejores estimaciones en tu caso.
La técnica básica para comparar métodos de predicción es sumar los errores al cuadrado. Para ello no consideras el último trimestre en la estimación, y luego comparas el trimestre estimado con el real. Para evitar que se compensen los errores positivos con los negativos, se elevan al cuadrado. En resumen:
(Trim. Estimado-Trim. Real)^2
Luego sumas los errores al cuadrado de todas las sucursales. Puedes comparar los distintos métodos buscando el que minimice la suma de los errores al cuadrado.

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